公开(公告)号：CN117648194B

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410114597.6

申请日：2024-01-29

Applicant: 华侨大学 ,  厦门万宾科技有限公司

Inventor： 张忆文 ,  陈荣堃 ,  王成 ,  郑益斌

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/48 ,  G06F9/52

Abstract: 本发明实施例提供一种非精确混合关键任务资源受限的能耗感知调度方法和系统，涉及混合关键系统调度技术领域。其包含：S1、建立多处理器平台的固定优先级非精确混合关键任务的任务模型。S2、根据任务模型，提出非精确混合关键多处理器的优先级天花板协议。S3、根据优先级天花板协议，获取任务集在系统处于低模式、高模式和模式转换期间时的调度可行的充分条件。S4、根据调度可行的充分条件，通过关键层次感知最坏适应利用率划分算法将系统中的任务集映射到多处理器平台的各个处理器。S5、根据映射到各个处理器的任务，以及调度可行的充分条件，计算多处理器平台的各个处理器的最优节能调度速度，以使各个处理器以最优节能调度速度执行任务。

公开(公告)号：CN117648194A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202410114597.6

申请日：2024-01-29

Applicant: 华侨大学 ,  厦门万宾科技有限公司

Inventor： 张忆文 ,  陈荣堃 ,  王成 ,  郑益斌

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/48 ,  G06F9/52

Abstract: 本发明实施例提供一种非精确混合关键任务资源受限的能耗感知调度方法和系统，涉及混合关键系统调度技术领域。其包含：S1、建立多处理器平台的固定优先级非精确混合关键任务的任务模型。S2、根据任务模型，提出非精确混合关键多处理器的优先级天花板协议。S3、根据优先级天花板协议，获取任务集在系统处于低模式、高模式和模式转换期间时的调度可行的充分条件。S4、根据调度可行的充分条件，通过关键层次感知最坏适应利用率划分算法将系统中的任务集映射到多处理器平台的各个处理器。S5、根据映射到各个处理器的任务，以及调度可行的充分条件，计算多处理器平台的各个处理器的最优节能调度速度，以使各个处理器以最优节能调度速度执行任务。

公开(公告)号：CN117388711A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311450582.9

申请日：2023-11-02

Applicant: 华侨大学

Inventor： 何霆 ,  张宣梁 ,  朱文龙 ,  熊艺锋 ,  王成 ,  王华珍

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/387 ,  G01R31/392 ,  G01R31/396

Abstract: 本发明实施例提供一种电池电量和健康度的联合估计方法、装置、设备和介质，涉及电池管理技术领域。其包含S1、获取电池的运行数据。其中，运行数据包括电池的电流、电压和温度。S2、对运行数据进行预处理，获取预处理数据。其中，预处理包括归一化处理和去除异常值处理。S3、根据预处理数据，进行滑动窗口划分处理，获取电量值评估数据。S4、根据预处理数据，进行长度对齐处理，获取健康度评估数据。S5、将电量值评估数据和健康度评估数据输入预先构建的基于多任务学习的储能电池电量与健康度联合估计模型，获取电池的电量和健康度。其中，基于多任务学习的储能电池电量与健康度联合估计模型包含：SOC编码器、SOH编码器和MMoE多任务学习模型。

公开(公告)号：CN117093843A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311357500.6

申请日：2023-10-19

Applicant: 华侨大学 ,  福建省东霖建设工程有限公司

Inventor： 王成 ,  刘萍 ,  陈贤玻

IPC: G06F18/21 ,  G06F17/14 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06F18/22 ,  G01M7/02

Abstract: 本发明提供了信号重构与工作模态参数识别方法、装置、设备及介质，基于重构算法，其识别方法步骤如下：获取线性时不变结构在环境激励下多个已完成布置的振动响应传感器在一段时间内的平稳信号数据矩阵，以及传感器位置的向量。将传感器位置向量转化成对应的0‑1稀疏随机矩阵。将采集得到的部分传感器振动响应信号，通过子空间追踪匹配算法重构出所需全部传感器信号。对所需传感器信号使用SOBI算法得到源信号以及混合矩阵。通过使用傅里叶变换将源信号由时域转变为频域进而求得固有频率，根据混合矩阵得到模态振型。能够识别出未布置传感器位置的信号，其中包括损伤结构无法布置的传感器的位置以及受限于传感器个数识别未知传感器的信号。

公开(公告)号：CN116975281A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310759929.1

申请日：2023-06-26

Applicant: 华侨大学

Inventor： 李弼程 ,  黄志勇 ,  刘其龙 ,  吴静 ,  皮慧娟 ,  王成 ,  王华珍

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06F40/30 ,  G06F18/25 ,  G06F18/23213 ,  G06F40/216

Abstract: 本发明公开了一种基于BERT模型和种子LDA模型的话题检测方法及装置，涉及自然语言处理领域，获取原始文本集，对原始文本集进行预处理，得到文本集；构建种子LDA模型，将文本集中的每条文本输入BERT模型，得到每条文本的语义特征向量，通过BERT模型和种子LDA模型对文本集中每条文本的主题进行特征提取，得到每条文本的主题特征向量，将每条文本的语义特征向量和主题特征向量进行特征融合，得到每条文本的融合特征向量；将文本集中所有文本的融合特征向量输入K‑means算法进行聚类，得到若干个话题簇；基于若干个话题簇采用TF‑IDF算法提取出话题，解决LDA模型对短文本的主题提取效果不好，同时忽略词语的上下文信息等问题。

公开(公告)号：CN116307333B

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310551413.8

申请日：2023-05-17

Applicant: 华侨大学

Inventor： 王成 ,  胡蝶

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明提供一种城际定制客运的往返线路和时刻表的获取方法及装置，涉及城际客运规划技术领域。其中，这种获取方法包含S1、构建往返线路和时刻表优化模型。S2、获取A城和B城之间的网约车历史订单数据。S3、根据网约车历史订单数据，对订单进行空间和时间的聚类，获取上下车中心点子集。S4、根据往返线路和时刻表优化模型和上下车中心点子集，用贪心算法按照可服务人数最大的贪心规则进行求解，获取初始解。S5、随机选择第一扰动算子对当前解中的线路进行扰动，获取局部最优解。S6、随机选择第二扰动算子对局部最优解中的往返环进行扰动，获取全局最优解。S7、当迭代次数达到迭代阈值时输出全局最优解，获取往返线路及排班优化方案。

公开(公告)号：CN116541579A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310548728.7

申请日：2023-05-16

Applicant: 华侨大学

Inventor： 李弼程 ,  林煌 ,  林正超 ,  康智勇 ,  王华珍 ,  皮慧娟 ,  王成

IPC: G06F16/953 ,  G06F16/35 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供一种基于局部上下文焦点机制和交谈注意力的方面级情感分析，包括：步骤S1、构建分析模型；步骤S2、BERT预训练层分别对局部上下文形式序列和全局上下文形式序列中的词进行建模，得到初步局部上下文特征和初步全局上下文特征；步骤S3、在特征提取层，利用局部上下文焦点机制，通过上下文特征动态掩码技术结合交谈注意力机制来进一步提取局部上下文特征，并使用交谈注意力机制提取全局上下文特征；步骤S4、在特征学习层，将局部上下文特征和全局上下文特征进行融合得到融合向量，并采用交谈注意力机制提取融合向量的特征；步骤S5、在输出层，根据融合向量的特征获取方面级情感分析的结果。本发明能够更好地捕获不同方面中蕴含的情感。

公开(公告)号：CN113553510B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202110875172.3

申请日：2021-07-30

Applicant: 华侨大学

Inventor： 李弼程 ,  林正超 ,  郁友琴 ,  皮慧娟 ,  王华珍 ,  王成

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06Q50/00 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F16/28 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开了一种文本信息推荐方法、装置及可读介质，通过获取用户数据及所对应的文本语料，对文本语料进行预处理，得到文本数据；将用户数据进行处理得到用户属性特征，将文本数据通过词注意力网络生成文本特征，将用户数据利用知识图谱表示学习模型生成用户知识图谱特征，将用户属性特征、文本特征和用户知识图谱特征进行拼接，得到综合特征；将综合特征输入多层感知机，得到用户偏好类别及对应的推送数量。本发明加强对用户兴趣的识别度和扩展性，从而提高推荐结果的准确性和多样性，通过综合特征可得到多个维度的抽象特征表示，缓解传统个性化信息推荐中的数据稀疏、冷启动等问题。将注意力机制应用到文本推荐，进一步提高准确度。

公开(公告)号：CN115630273A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211374235.8

申请日：2022-11-04

Applicant: 华侨大学

Inventor： 王成 ,  刘萍

IPC: G06F18/00 ,  G06F18/2134 ,  G06F17/16 ,  G06F123/00

Abstract: 本发明涉及一种增量式时变结构工作模态参数实时识别方法及系统。通过根据多通道振动响应数据和滑动窗窗口的时间长度，确定在初始时刻i‑1的模态振型矩阵和模态响应矩阵；判断当前时刻i和滑动窗窗口的时间长度L之和是否小于等于滑动窗窗口结束时间；若是，则将初始时刻i‑1的模态坐标响应矩阵，代入第i时刻滑动窗窗口的计算中，采用增量式独立成分分析算法分别确定第i时刻的混合矩阵和源信号；根据混合矩阵和源信号分别确定第i时刻对应的模态振型矩阵和模态响应矩阵，并依次确定第i+1时刻、第i+2时刻……第i+L时刻的模态振型矩阵和模态响应矩阵。本发明能降低识别时变结构工作模态参数的时间、提高识别结果的精确度。

公开(公告)号：CN110705041B

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN201910863411.6

申请日：2019-09-12

Applicant: 华侨大学

Inventor： 王成 ,  黄海阳

IPC: G06F30/20 ,  G06F30/17 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供一种基于EASI的线性结构工作模态参数识别方法，变步长EASI方法具有收敛速度快的优点，因此提出一种基于变步长EASI的线性时不变结构工作模态参数识别方法；滑动窗方法具有跟踪时变的能力，因此，提出一种基于滑动窗固定步长EASI的线性慢时变结构工作模态参数识别方法；然而，由于变步长方法跟踪能力弱，对非平稳信号的识别精度差，滑动窗方法收敛速度慢，提出了将滑动窗方法和变步长EASI相结合的基于滑动窗变步长EASI的方法，并且将之应用于慢时变结构的工作模态分析。